Ứng dụng mô hình DNDC tính toán phát thải khí nhà kính từ hoạt động canh tác lúa nước tại huyện Cái Bè - Tiền Giang

Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Số 44, 2020 © 2020 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DNDC TÍNH TOÁN PHÁT THẢI KHÍ NHÀ KÍNH TỪ HOẠT ĐỘNG CANH TÁC LÚA NƢỚC TẠI HUYỆN CÁI BÈ-TIỀN GIANG KHUONG DINH VAN1, TRANG HOANG2, LE HUNG ANH1, VERA SUSANNE ROTTER2 1 Institute of Environmental Science, Engineering and Management, Industrial University of Ho Chi Minh City (IUH), Ho Chi Minh City, Vietnam 2 Department of Environmental Technology, Chair of Circular Economy and Recycling Technology, TU Berlin, 10623 Berlin, Germany vanc4vt@yahoo.com.vn Tóm tắt. Ở Việt Nam, canh tác lúa nước chịu trách nhiệm lớn trong phát thải khí nhà kính quốc gia. Gần đây, việc sử dụng các mô hình để mô phỏng và ước lượng phát thải từ các cánh đồng lúa đã được các nhà khoa học chú ý do tính cấp thiết và những khó khăn trong thực hiện đo đạc thực địa. Mô hình DeNitrification & DeComposition (DNDC) thường được sử dụng để mô hình phát thải khí nhà kính từ các cánh đồng lúa và một số nước đã phát triển mô hình DNDC của riêng họ. Tuy nhiên, hiện chưa có phiên bản mô hình DNDC riêng cho Việt Nam. Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng mô hình DNDC để phát thải khí nhà kính từ canh tác lúa nước ở đồng bằng sông Cửu Long(ĐBSCL), Việt Nam.Địa điểm nghiên cứu này thuộc xã Hậu Mỹ Bắc B (HMBB), tỉnh Tiền Giang - một vùng sản xuất lúa điển hình với 3 vụ / năm ở ĐBSCL. Để thực hiện nghiên cứu này, thông tin về khí hậu địa phương và hoạt động canh tác được nghiên cứu tại thực địa trong một năm từ 05/03/2017 đến 04/03/2018 (365 ngày) đã được thu thập, các dữ liệu của điều kiện thực tế được tìm thấy cánh đồng lúa sẽ được nhập vào mô hình sau đó được để ước tính lượng khí thải nhà kính từ canh tác lúa trong 1 năm. Nghiên cứu này cũng phân tích độ nhạy của mô hình DNDC được điều chỉnh với các biến thể của các yếu tố khác nhau bao gồm ba nhóm chính là dữ liệu khí hậu, kết cấu đất và phương pháp canh tác. Kết quả tính toán cho thấy, trong một năm hoạt động canh tác lúa nước tại xã HMBB thải ra lượng khí thải CH4 và N2O ước tính lần lượt là 8311 kg CO2eq/ha and 8208 CO2 eq/ha. Phân tích độ nhạy cho thấy phát thải CH4 bị ảnh hưởng đáng kể bởi yếu tố thời gian ngập nước trong quá trình tưới trong khi phát thải N2O bị ảnh hưởng bởi các yếu tố về tính chất đất đất bao gồm cacbon hữu trong đất (SOC) và pH. Các yếu tố lượng mưa trung bình hàng ngày và tổng lượng phân bón NPK 20-20-15 TE sử dụng mỗi năm có tác động không đáng kể. Kết quả của nghiên cứu này khá tương đồng với một số nghiên cứu khác cũng đã được thực hiện tại Việt Nam. Do đó cần phải thực hiện thêm nhiều nghiên cứu về mô hình DNDC để kiểm tra độ phù hợp của nó trong việc mô phỏng phát thải khí nhà kính ở Việt Nam và để xây dựng phiên bản rành riêng cho Việt Nam. Từ khoá: DNDC, khí nhà kính1, mô hình, lúa nước, Việt Nam, CH4, N2O ESTIMATE GREENHOUSE GAS EMISSION FROM RICE FIELD IN CAI BE DISTRICT, TIEN GIANG PROVINCE WITH DNDC Abstract. In Vietnam, rice cultivation plays an important role in the national greenhouse gas emission. Re-cently, using models to simulate and estimate emission from rice paddies has been received atten-tion from scientists due to the low labor-demand and fewer difficulties comparing to field meas-urements. DeNitrification & DeComposition (DNDC) model is commonly used to model green-house gas emissions from rice fields and several countries have developed their own DNDC models. However, the DNDC model version, which can simulate the emission from paddy field specified for Vietnam is not yet available. This study focuses on using the DNDC model to estimate greenhouse gas emissions from irrigated rice cultivation in Mekong Delta, Vietnam. The site study of this research is Hậu Mỹ Bắc B commune (HMBB), Tien Giang province - a typical rice production area with 3 crops per year in Mekong Delta. To conduct this study, the information on local ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DNDC TÍNH TOÁN PHÁT THẢI KHÍ NHÀ KÍNH 119 TỪ HOẠT ĐỘNG CANH TÁC LÚA NƯỚC TẠI HUYỆN CÁI BÈ-TIỀN GIANG © 2020 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh climate and farming practices in the site study in one year from 05/03/2017 to 04/03/2018 were collected as model input data. The DNDC model was adjusted according to the conditions found in the local rice paddies. This model was used to simulate and estimate green-house gas emissions from rice cultivation in 1 year. This study also analyzed the sensitivity of the model to the variations of different factors including climate data, soil textures, and farming methods. The simulated results show that the 1 year CH4 and N2O emission from the rice field in HMBB was 8311 kg CO2eq/ha and 8208 CO2 eq/ha respectively. Sensitivity analysis indicated that CH4 emissions were significantly influenced by temperature and flooding time while N2O emission was influenced by soil characteristics including soil pH, soil organic carbon and soil texture. Daily precipitation and the total amount of mineral fertilizer used per year have negligible effects on green-house gas emissions from the rice field. Further research is needed to develop the Vietnam-DNDC model.. Key works: DNDC, greenhouse gas, model, rice field, Vietnam, CH4, N2O 1. GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan Nông nghiệp là một ngành quan trọng ở Việt Nam. Năm 2017, giá trị sản xuất nông nghiệp đạt khoảng 786 nghìn tỷ đồng, tăng 2,9% so với năm 2016 và chiếm 15,34% tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam (Social and economic situation, 2017). Tuy nhiên, tỷ trọng việc làm trong ngành nông nghiệp cao hơn nhiều so với tỷ trọng của nông nghiệp trong GDP; Vào năm 2017, khoảng 40,3% lực lượng lao động đã tham gia vào nông nghiệp, lâm nghiệp và ngư nghiệp (Social and economic situation, 2017) Có thể nói rằng, mặc dù nông nghiệp chỉ đóng góp tỷ trọng nhỏ trong GDP quốc gia nhưng tạo một lượng lớn công ăn việc làm. Sản xuất lúa gạo ở Việt Nam ở đồng bằng sông Cửu Long và đồng bằng sông Hồng đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp lương thực trong nước và cho nền kinh tế quốc gia. Việt Nam là một trong những vùng nông nghiệp có sản lượng cao nhất thế giới và là nước xuất khẩu lớn thứ hai (sau Thái Lan) và là nước tiêu thụ gạo lớn thứ 7 trên thế giới ((FAO), 2018). Ngoài ra, đồng bằng sông Cửu Long là trung tâm sản xuất lúa gạo của đất nước. Xuất khẩu gạo được dự báo ở mức 7,2 triệu tấn trong năm dương lịch 2018, tăng 14% so với năm 2017, do nhu cầu cao hơn từ các nước nhập khẩu truyền thống ((FAO), 2018). Đất nông nghiệp là một trong những nguồn chính phát thải khí nhà kính như nitơ ô-xit (N2O), carbon dioxide (CO2) và metan (CH4). Nguồn phát thải này được tạo ra từ hoạt động sinh học và phụ thuộc vào vô số các tương tác phức tạp. Hiểu được tầm quan trọng trong tác động của con người đối với quá trình phát thải khí nhà kính từ đất sản xuất là rất quan trọng để giảm thiểu tác động tiêu cực của biến đổi khí hậu trong khi tiếp tục sản xuất nông nghiệp để đảm bảo lương thực cho lượngdân số ngày càng tăng. Lượng khí thải hàng năm từ nông nghiệp ở Việt Nam tương đương với 65 triệu tấn CO2, chiếm hơn 43% tổng lượng khí thải nhà kính (Vietnam's Second National Communication to the United Nation Framework Convention on Climate change, 2010). Phát thải chủ yếu từ trồng lúa nước, chất thải và chất thải động vật. Dự báo lượng phát thải vào năm 2030 sẽ tiếp tục tăng gần 30% (hội thảo “Sử dụng hiệu quả phế phụ phầm nông nghiệp để cải thiện độ phì đất, tăng năng suất cây trồng và giảm phát thải khí nhà kính”, 2012). Phương pháp phổ biến được dùng để ước tính phát thải khí nhà kính từ canh tác lúa nước thường là sử dụng hướng dẫn của IPCC (Uỷ ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu) với hệ số phát thải có sẵn hoặc hệ số phát thải đặc trưng quốc gia , việc sử dụng hệ số có sẵn có thể dẫn đến sai số trong kết quả tính toán (Keith Paustian et al, 2006). Hệ số phát thải đặc trưng của một vùng có thể đo bằng cách kết hợp một hộp kín để lấy mẫu khí và sử dụng GC (Sắc kí khí- Gas Chromatography) Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi rất nhiều công sức, nhân lực và có thể bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết. Mô hình Denitrification-Decomposition (DNDC) là một mô hình sinh địa hoá, cho phép dự báo lượng các-bon trong đất, sự thất thoát nitơ, phát thải một số khí nhà kính như CO2, CH4 ... từ hệ sinh thái nông nghiệp. Mô hình được xây dựng với các thông số đầu vào bao gồm các tính chất vật lý và hóa học của đất, dữ liệu khí hậu (nhiệt độ, độ ẩm,...), các thông số cây trồng như lịch gieo sạ, tưới tiêu, thu hoạch, phương pháp bón phân... Mô hình này dựa trên nhiều phương trình sinh hóa được thực hiện trong các điều kiện môi trường khác nhau như hiếu khí, kỵ khí... Cấu trúc của mô hình bao gồm hai thành phần: (1) thành phần bao gồm các mô hình phụ như mô hình khí hậu, đất, cây trồng và mô hình phân hủy; (2) thành phần 120 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DNDC TÍNH TOÁN PHÁT THẢI KHÍ NHÀ KÍNH TỪ HOẠT ĐỘNG CANH TÁC LÚA NƯỚC TẠI HUYỆN CÁI BÈ-TIỀN GIANG © 2020 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh này bao gồm các mô hình con như nitrat hóa, khử nitrat và oxi hóa khử. Thành phần đầu tiên (1) được sử dụng để đánh giá nhiệt độ, độ ẩm, khả năng oxy hóa khử của đất và sự biến đổi của cấu hình đất, năng suất cây trồng, ước tính hàm lượng carbon từ thực vật. Các thông số này bị ảnh hưởng bởi khí hậu, đất, năng suất cây trồng và hoạt động của con người. Thành phần thứ hai (2) ước tính lượng phát thải CO2, CH4, NH3, NO, N2O, N2 từ các hệ thống nông nghiệp. Mối quan hệ giữa chu trình khí hóa sinh học của các yếu tố carbon, nitơ và sinh thái đã được mô hình hóa trong mô hình DNDC. Dựa trên cấu trúc của mô hình DNDC, dữ liệu đầu vào của mô hình bao gồm các điều kiện khí hậu, đất đai, cây trồng và canh tác. Chuẩn bị đầy đủ và chính xác của dữ liệu đầu vào có ảnh hưởng lớn đến kết quả ước tính đầu ra. Một số quốc gia có phiên bản phần mềm dựa trên DNDC của riêng họ được phát triển từ DNDC, chẳng hạn như UK-DNDC, New Zealand-DNDC, EFEM-DNDC, Crop-DNDC, Wetland-DNDC, Forest-DNDC, Forest- DNDC-Tropica, DNDC,... Có thể thấy rằng mô hình DNDC đã được áp dụng trong việc ước tính khí nhà kính từ canh tác lúa, cũng như các mô hình DNDC đã được phát triển và áp dụng bởi các nước phát triển trên thế giới. Việc sử dụng mô hình DNDC để xác định khí nhà kính CH4 và N2O phát ra từ phát thải khí nhà kính từ canh tác lúa nước đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới. Tuy nhiên, những nghiên cứu về vấn đề này ở Việt Nam còn hạn chế. Vì vậy, nghiên cứu này sẽ nghiên cứu bước đầu về phát thải khí nhà kính từ các cánh đồng lúa thông qua mô hình DNDC. 2. ĐỐI TƢỢNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Khu vực nghiên cứu - Địa điểm: Xã Hậu Mỹ Bắc B (HMBB), huyện Cái Bè, tỉnh Tiền Giang, Việt Nam. - Địa lý: Xã Hậu Mỹ Bắc B nằm ở phía bắc huyện Cái Bè, giáp hai tỉnh Đồng Tháp và Long An với tuyến tỉnh lộ 865 và kênh Nguyễn Văn Tiếp đi qua. Con kênh này kết nối các huyện phía tây của tỉnh Tiền Giang với tỉnh Đồng Tháp. - Địa hình: Địa hình có đặc điểm của huyện Cái Bè, địa hình liên tục rải rác và thường xuyên tạo thành đồng bằng với bề mặt phẳng. Xã có địa hình thấp nhất so với toàn huyện. Chiều cao thay đổi từ - +0,6 đến + 1m (tỉnh Tiền Giang, 2019). Với địa hình thấp và đất bằng phẳng thích hợp cho trồng lúa, thuận lợi cho phát triển nông nghiệp. - Khí hậu: Hậu Mỹ Bắc B nằm trong khu vực đồng bằng sông Cửu Long, do đó cũng có đặc điểm của khí hậu đồng bằng, chịu ảnh hưởng của khí hậu nhiệt đới gió mùa, khí hậu được chia thành hai mùa rõ ràng trong suốt năm: mùa khô và mùa mưa. Nhiệt độ trung bình trong năm là 27,90⁰ C, cao nhất là 38,90⁰ C, thấp nhất là 14⁰ C. Lượng mưa trung bình hàng năm khá cao, dao động2.200 mm/năm (tỉnh Tiền Giang, 2019). - Đặc điểm canh tác lúa: Ở xã HMBBlúa được canh tác ba vụ/năm. Mỗi vụ có thời gian, điều kiện canh tác và điều kiện thời tiết khác nhau. 2.2 Dữ liệu đầu vào 2.2.1 Đất canh tác Mẫu đất canh tác lúa được thu thập từ địa bàn nghiên cứu. Các đặc tính của các mẫu đất được xác định theo các phương pháp liệt kê ở bảng sau: Bảng 1 Các chỉ tiêu phân tích mẫu đất STT TÊN CHỈ TIÊU PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐƠN VỊ Tính chất đất (soil texture) 1 pH TCVN 6862:2000 2 SOC (soil organic carbon) TCVN 8941:2011 % 3 Thành phần cơ giới (car1, sét , bùn) TCVN 8567:2000 % 4 Độ ẩm TCVN 4080:2011 % N bề nặt ban đầu 5 Nitrate NO3- TCVN 5255:2009 mg/100g đất 6 Ammonium NH4+ TCVN 5255:2009 mg/100g đất 2.2.2 Điều kiện canh tác và mùa vụ Dữ liệu về các thử nghiệm thực địa và dữ liệu cây trồng được thu thập bằng cách phỏng vấn chủ hộ nông dân kết hợp hoạt động thu thập thông tin trong khu vực và tài liệu tham khảo. . ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DNDC TÍNH TOÁN PHÁT THẢI KHÍ NHÀ KÍNH 121 TỪ HOẠT ĐỘNG CANH TÁC LÚA NƯỚC TẠI HUYỆN CÁI BÈ-TIỀN GIANG © 2020 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 2.2.3 Dữ liệu khí hậu Dữ liệu thời tiết được thu thập từ trạm khí tượng Cái Bè. Theo các yêu cầu của mô hình DNDC, dữ liệu đầu vào là một trong những tổ hợp sau. - Ngày Julius, nhiệt độ trung bình, lượng mưa - Ngày Julius, nhiệt độ tối đa, nhiệt độ tối thiểu, lượng mưa - Ngày Julius, nhiệt độ tối đa, nhiệt độ tối thiểu, lượng mưa, bức xạ - Ngày Julius, nhiệt độ tối đa, nhiệt độ tối thiểu, lượng mưa, tốc độ gió - Ngày Julius, nhiệt độ tối đa, nhiệt độ tối thiểu, lượng mưa, tốc độ gió, bức xạ, độ ẩm - Ngày Julius, nhiệt độ tối đa, nhiệt độ tối thiểu, lượng mưa, tốc độ gió, độ ẩm, - Ngày Julius, nhiệt độ tối đa, nhiệt độ tối thiểu, lượng mưa, độ ẩm Trong nghiên cứu này, tổ hợp thứ hai đã được lựa chọn. 2.3 Chạy mô hình Sau khi thu thập dữ liệu đầu vào cần thiết, cần thực hiện một số bước để mô hình có thể xác định và đọc dữ liệu đầu vào. 2.3.1 Chuẩn bị dữ liêu và chạy mô hình Sau khi thu thập dữ liệu, cần hiệu chỉnh các dữ liệu này sao cho mô hình có thể đọc được. Trong đó, tệp dữ liệu thời tiết có được cần được định dạng thành ba cột: ngày ( từ ngày 1 tới ngày thứ 365-Jdays), nhiệt độ cao nhất trong ngày (Tmax), nhiệt độ thấp nhất trong ngày (Tmin), độ ẩm (Prec). Sau đó chuyển đối file thành định dạng text (.txt). Sau đó, nhập các dữ liệu sau vào mô hình theo cách như sau: - Điều kiện tự nhiên: vị trí, vĩ độ, file thời tiết được định dạng lại (trong trường hợp này là Jday- Tmax- Tmin-Prec hay còn là Nhiệt độ cao nhất trong ngày-Nhiệt độ thấp nhất trong ngày-Độ ẩm trung bình ngày). - Tính chất đất: chọn phân loại đất (theo thành phần cơ giới) , sau đó nhập các chỉ tiêu của mẫu đất tại hiện trường được phân tích trong phòng thí nghiệm vào những ô trống trong hộp thoại thông tin. - Thông tin canh tác: nhập thông tin số năm chạy mô hình, số vụ lúa trong một năm, thời gian và liều lượng của những lần bơm tưới-tiêu, bón phân,... Thực hiện sao lưu tệp đầu vào sau đó nhấn nút chạy, mô hình sẽ chạy một khoảng thời gian và đưa ra kết quả.Ta có thể truy xuất kết quả tổng của cả năm ngay lập tức trong cửa sổ làm việc của mô hình hoặc xem kết quả chi tiết mỗi ngày trong 365 ngày trong tệp Excel trong tệp “Result” của thư mục DNDC. Kết quả đầu ra sẽ được Excel xử lý, có thể tìm thấy lỗi trong quy trình nhập nếu có. Ngoài ra, có thể dùng công cụ vẽ biểu đồ bằng Excel để có chế độ xem trực quan hơn, dễ dàng để phân tích, giải thích hơn và xử lý dữ liệu đó. 2.3.2 Lựa chọn các yếu tố để đánh giá độ nhạy cảm của mô hình Kịch bản cơ sở được đặt ra dựa trên điều kiện khí hậu, đất đai và quản lý thực tế trong canh tác lúaở xã Hậu Mỹ Bắc B. Thử nghiệm độ nhạy của mô hình được thực hiện bằng cách thay đổi một tham số đầu vào trong phạm vi quan sát.Đối với khí hậu, các tham số được chọn là nhiệt độ hoặc lượng mưa. Đối với tính chất đất, các tham số được chọn bao gồm hàm lượng carbon hữu cơ của đất (SOC), thành phần cơ giới của đất, pH và mật độ khối,... Đối với hoạt động canh tác, các tham số bao gồm chế độ nước, quản lý dư lượng, tỷ lệ áp dụng phân bón Ni tơ,... Các tham số trên sẽ được thay đổi lần lượt và khi thay đổi một tham số thì tất cả các tham số còn lại trong mô hình phải được giữ nguyên giống với kịch bản cơ sở. Trong xu hưởng tăng nhiệt độ của hiện tượng nóng lên toàn cầu trung bình trong mỗi một thập kỉ, nhiệt độ toàn cầu lại tăng lên sấp xỉ 2 độ C (Qiang Fu, et al). Trong vòng một thập kỷ tới, thế giới cố gắng hạn chế mức tăng nhiệt độ dưới 2 độ C. Sự thay đổi nhiệt độ cũng làm ảnh hưởng tới các yếu tố khác ví dụ như độ ẩm tuyệt đối có thể tăng lên do khí quyển giữ lại nhiều hơi nước hơn và độ ẩm tương đối có thể giảm xuống (Soden, Brian J.; Held, Isacc M, 2015). Ngoài sự ấm lên toàn cầu còn ảnh hưởng tới rất nhiều yếu tố khác như mây, lượng mưa, pH trong đất và nước, Lấy ví dụ để đánh giá độ nhạy cảm của mô hình đối với tham số NH4+,tham số này sẽ được lập thành các kịch bản với các giá trị khác nhau dựa trên giá trị gốc thực tế là kết quả phân tích mẫu tại hiện trường. Ta sẽ lập ra 5 kịch bản bao gồm kịch bản gốc và 4 kịch bản với giá trị tham số thay đổi lần lượt như sau: +10%, +20%, -10% và -20%. Trong một số trường hợp không thể áp dụng nguyên tác tăng giảm theo % đối với tham số ví dụ như nhiệt độ độ C (⁰ C). Cơ sở để lựa chọn giá trị những tham số này là khoảng 122 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DNDC TÍNH TOÁN PHÁT THẢI KHÍ NHÀ KÍNH TỪ HOẠT ĐỘNG CANH TÁC LÚA NƯỚC TẠI HUYỆN CÁI BÈ-TIỀN GIANG © 2020 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh thay đổi này sẽ đủ lớn để kết quả đầu ra ở các kịch bản ước lượng và thực tế giảm và tăng tạo ra sự khác biệt để có thể so sánh được. Trong một số trường hợp, các dữ liệu đầu vào thực tế không thể áp dụng nguyên tắc tăng hoặc giảm 10% như một số dữ liệu thành phần cơ giới,...Ví dụ về độ sâu cày bừa, phải thực hiện phân loại theo các hệ thống phân loại đã định trong mô hình hoặc như pH trong đất, hoặc như thông số nhiệt độ ta sẽ lập các kịch bản tăng giảm theo đơn vị như +1⁰ C, +2⁰ C, -1⁰ C và -2⁰ C. Kịch bản cơ sở sẽ được thiết lập dựa trên dữ liệu thực tế về khí hậu, đất đai và tập quán canh tác của cả ba mùa vụ trồng trong một năm tại huyện Cái Bè, tỉnh Tiền Giang. Các yếu tố sau đây có thể ảnh hưởng đến lượng khí thải CH4 và N2O. Trong kết quả đầu ra, ngoài việc dung đơn vị kgC/ha để định lượng khí thải CH4 hay kgN/ha để định lương N2O ta còn dùng đơn vị kgCO2 quy đổi/ha (kgCO2 equivalent/ha hay CO2e) thuận tiện dùng cho việc định lượng mọi loại khí thải nhà kính. Đây là một thuật ngữ để mô tả các loại khí nhà kính khác nhau bằng một đơn vị chung. Đối với mỗi loại loại khí nhà kính với định lượng bất kỳ, CO2e biểu thị lượng CO2 sẽ có tác động nóng lên toàn cầu tương đương (Brander, 2012). Một lượng khí nhà kính có thể được biểu thị dưới dạng đơn vị CO2e bằng cách nhân lượng khí đó với chỉ số GWP (Tiềm năng gây nên hiệu ứng nóng lên toàn cầu-Global warming potential) của nó (Stocker, T.F et al, 2013). Ví dụnếu 1kg khí mêtan được phát ra, điều này có thể được biểu thị bằng 25kg CO2e (1kg CH4 * 25 = 25kg CO2e). Bảng 2 Bảng thiết lập các kịch bản trong nghiên cứu độ nhạy cảm STT Thông số đầu vào Đơn vị Giá trị thực tế Khoảng giá trị để kiểm tra đô nhạy cảm I Dữ liệu thời tiết Nhiệt độ trung bình năm ◦C 28,32 -2 -1 1 2 Lượng mưa trung bình ngày Mm 45,22 -20% -10% +10% +20% II Đất Loại đất Đất sét pha (loam) Đất cát pha (sandy loam) Đất thịt nhẹ (silt loam) Đất thịt pha cát Đất (sandy clay loam) Đất sét pha thịt (silty clay loam) Ph 4,6 3,5 4 5 5,5 SOC % 3,93 0,1 1,5 6 10 III Phƣơng pháp canh tác Tổng lượng phân u-rê sử dụng một vụ kg/ha 125 lần1:50 lần2:75 60 lần1:24 lần2:36 90 lần1:36 lần2:54 150 lần1:60 lần2:90 180 lần1:72 lần2:108 Tổng lượng phân NPK 20- 20-15 te sử dụng một vụ kg/ha 500 250 375 750 1000 Thời gian ruộng ngập nước trung bình mỗi lần tưới-tiêu Ngày 10 6 8 12 14 Kết quả chạy mô hình